SlideShare une entreprise Scribd logo

[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算

•
•
Deep Learning JP
Deep Learning JP

2017/11/06 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/

Technologie
1  sur  24
Télécharger pour lire hors ligne
������������������� • ���� ��– ������������������x���� ���� ��������– ��x��������i � ��������� ��������– ��������x���i ��• ��������� �������– ������������������������ – ��� 0� ����� �������� ���• ��cn� ��� ��������������������������� ���������������0����z����������
• – –
• – – –
������������� ��• ���– ������������������������������ ��������������� ���– ������������������� ���• ����������������� ����• ��������������� ����• ���������������� ��– O�������������O���bi����
• –
• –
•
���������.��� ��• �������� ��– +(������������������� ����+– (� �) �)�������)��������� � (����.���������������
• – • • –
• – – •
• –
������������������������ �����• �������������� ��– ������������� – �4.��������1�������1����������������� 1�������� – ����1��������������
������������������������ • ������������ – ������ ����������� �>���������������>��� �������������>��� – ������ ��������������������� ����������������������� ��������������������� ��������������>������� ����� ��������������>��������������
• – –
• – – – – –
������������������������ ���• ������ ��– ���to��L������������� )4 ����� ���– ��Lto��L������������� )4 ������ ������• ������is��o���mx��� �����– ����������������������� �is�zh�����mx�u���� ���� ����– �����)4������������� ��L��������������o���
• – • ���������������������������������������� – –
����������� ��������������• �������������������������� ���– �������������� ���• ����������� • �����������4��������������� �����• ��������0
• – –
• – –
������������� • ����������� – ���������� • ��������� • ������ • ��������������������� ������������
���� �������9�D�D�• 69D�– �����������������9 ��D������9��D���������� ����– ������������9�9��D������������������������������� �������������69D�������������������������

Recommandé

[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワークDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデルDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデルDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数Deep Learning JP
 
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeep Learning JP
 

Recommandé

[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワークDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデルDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデルDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数Deep Learning JP
 
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeepLearning 輪読会 第1章 はじめに
DeepLearning 輪読会 第1章 はじめにDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワークDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデルDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワークDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーションDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎Deep Learning JP
 
PRML輪読#1
PRML輪読#1PRML輪読#1
PRML輪読#1matsuolab
 
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習Deep Learning JP
 
PRML輪読#7
PRML輪読#7PRML輪読#7
PRML輪読#7matsuolab
 
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
 
PRML輪読#2
PRML輪読#2PRML輪読#2
PRML輪読#2matsuolab
 
深層学習　第6章
深層学習　第6章深層学習　第6章
深層学習　第6章KCS Keio Computer Society
 
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明Satoshi Hara
 
ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の概論的紹介ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の概論的紹介Naoki Hayashi
 
PRML輪読#6
PRML輪読#6PRML輪読#6
PRML輪読#6matsuolab
 
Gurobi python
Gurobi pythonGurobi python
Gurobi pythonMikio Kubo
 
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしないPyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしないToshihiro Kamishima
 
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving PlannersDeep Learning JP
 
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについてDeep Learning JP
 

Contenu connexe

Tendances

[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワークDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデルDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワークDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーションDeep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎Deep Learning JP
 
PRML輪読#1
PRML輪読#1PRML輪読#1
PRML輪読#1matsuolab
 
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習Deep Learning JP
 
PRML輪読#7
PRML輪読#7PRML輪読#7
PRML輪読#7matsuolab
 
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
 
PRML輪読#2
PRML輪読#2PRML輪読#2
PRML輪読#2matsuolab
 
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明Satoshi Hara
 
ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の概論的紹介ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の概論的紹介Naoki Hayashi
 
PRML輪読#6
PRML輪読#6PRML輪読#6
PRML輪読#6matsuolab
 
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしないPyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしないToshihiro Kamishima
 

Tendances (20)

[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング　回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
 
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
 
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
 
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
 
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
 
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
 
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
 
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
 
PRML輪読#1
PRML輪読#1PRML輪読#1
PRML輪読#1
 
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
 
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
 
PRML輪読#7
PRML輪読#7PRML輪読#7
PRML輪読#7
 
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
高次元空間におけるハブの出現 (第11回ステアラボ人工知能セミナー)
 
PRML輪読#2
PRML輪読#2PRML輪読#2
PRML輪読#2
 
深層学習　第6章
深層学習　第6章深層学習　第6章
深層学習　第6章
 
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明
 
ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の概論的紹介ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の概論的紹介
 
PRML輪読#6
PRML輪読#6PRML輪読#6
PRML輪読#6
 
Gurobi python
Gurobi pythonGurobi python
Gurobi python
 
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしないPyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
 

Plus de Deep Learning JP

【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving PlannersDeep Learning JP
 
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについてDeep Learning JP
 
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-ResolutionDeep Learning JP
 
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxivDeep Learning JP
 
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLMDeep Learning JP
 
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo... 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place RecognitionDeep Learning JP
 
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Hopfield network　関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network　関連研究について【DL輪読会】Hopfield network　関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network　関連研究についてDeep Learning JP
 
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )Deep Learning JP
 
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"Deep Learning JP
 
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat ModelsDeep Learning JP
 
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...Deep Learning JP
 
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...Deep Learning JP
 

Plus de Deep Learning JP (20)

【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
 
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
 
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
 
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
 
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
 
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
 
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo... 【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
 
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
 
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
 
【DL輪読会】Hopfield network　関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network　関連研究について【DL輪読会】Hopfield network　関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network　関連研究について
 
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
 
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
 
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
 
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
 
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
 
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
 
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
 
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
 
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
 
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
 

[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算